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Enregistrement W2138756262 · doi:10.3109/09286580903453522

Understanding Delay in Accessing Specialist Emergency Eye Care in a Developing Country: Eye Trauma in Tanzania

2010· article· en· W2138756262 sur OpenAlexaff
Ahmed H. Al-Attas, Christopher Williams, Emma Pitchforth, Chris O’Callaghan, Susan Lewallen

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Epidemiology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Ocular and Foreign Body Injuries
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTanzaniaMedicineEye careOptometryChild healthDeveloping countryEmergency departmentFamily medicineNursingSocioeconomicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ahmed H. Al-Attasa, Chris D. Williams*b, Emma L. Pitchforthc, Chris O. O’Callaghanb & Susan Lewallenda Eye Department, Kilimanjaro Christian Medical Center, Moshi, Tanzaniab Division of Child Health, Department of Infection, Immunity and Inflammation, University of Leicester, UKc LSE Health, London School of Economics and Political Science, London, UKd Kilimanjaro Center for Community Ophthalmology, Moshi, TanzaniaCorrespondence: Dr. C.D. Williams, Division of Child Health, Department of Infection, Immunity and Inflammation, University of Leicester, Robert Kilpatrick Building, Leicester Royal Infirmary, LE2 7LX, UKPurpose: To determine the extent and reasons for delay in accessing specialist eye care following a significant eye injury.Methods: Mixed methods study involving 93 consecutive admissions to Kilimanjaro Christian Medical Center, Tanzania (KCMC). Semi-structured interviews were conducted and supplemented by a review of medical notes. A statistical analysis of delay and predictor variables was conducted. Framework analysis of interviews was conducted.Results: Ninety of 93 patients took part. Significant visual loss was determined in 95.5% of affected eyes on arrival. The mean delay for treatment was 6.8 days. Of participants, 61.1% visited some health facility within 24 hours, and 82.2% within 48 hours. Injury on a weekend, using topical drops and visiting other health facilities before KCMC were independently associated with delay greater than 24 hours and greater than 48 hours, female gender with was associated with delay greater than 24 hours. Patient journeys involved key milestones and processes. Journeys were frequently “circular,” involving delays caused by repeated visits to health units unable to treat the injury, often on a health worker’s advice. Systems problems included unclear referral systems and opening times, frequent staff absence and unqualified staff deputizing. Individual health workers had an important influence on delay but their performance appeared variable. They influenced patient journeys positively when they made an accurate diagnosis, referred directly to KCMC, discussed practicalities and communicated the seriousness of the injury, the need for urgent treatment and the adverse consequences of delay.Conclusions: There is significant delay in accessing appropriate specialist care following eye injury in Tanzania, much of which occurs after first visiting a health facility. We present a new model of delay that may help guide interventions to reduce this delay.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,277 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations40
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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